Linus修正一个内核的mmap data corrupt bug

Linus Torvalds最近修复了一个可能导致mmap文件内容错误的bug。此bug涉及在系统繁忙时,脏页标记与实际写回磁盘之间的不同步导致的数据丢失问题。Linus通过改进clear_page_dirty_for_io函数确保数据一致性。

Linus修正一个内核的mmap data corrupt bug


Linus最近在lkml中修正了一个mmap文件内容错误的bug。
http://lwn.net/Articles/215868/
http://kerneltrap.org/node/7534
有说明。

但是lwn.net对问题的描述是错误的。

通常情况下,当VM发现一个mmap页面dirty时,
会调用set_page_dirty()设置该page以及所属的buffer head为dirty。
然后,在适当的时候,会通过writepage()写到磁盘上去。

但是,在系统忙的时候,set_page_dirty()和真正的writepage()之间
可能有很长的时间,在这期间,文件系统的某些内部操作可能会
自行把buffer写到磁盘,并清除buffer head的dirty标志。
但此时,page的dirty标志仍然有效。
等到writepage()执行时,会发现page是dirty的,但buffers是clean的,
因此writepage()不会有任何动作。

问题来了,由于这个page是mmaped,如果在文件系统内部操作和
执行writepage()之间,应用程序直接写data到该page的话,就失去
了跟踪,writepage()仍然会看到所有的buffer是clean的,
因此不会把新的数据写入文件,因此这些数据就丢失了。

Linus的patch是修改了clear_page_dirty_for_io(),
也就是在writepage()的时候,查看一下相关的pte是否dirty,
如果是,就重新调用一次set_page_dirty(),从而使得buffer header重新变成dirty。
同时,并把该page设置为只读(这样,如果程序还写,会触发一次page fault再处理)。

因此,writepage()就会写入新数据了。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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